基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的創(chuàng)傷重癥患者臨床結局的動態(tài)預測

摘要： 目的 探討基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)算法構建的動態(tài)預測模型用于創(chuàng)傷重癥患者臨床結局動態(tài)預測的價值，并研究動態(tài)策略和實時預測模型可行的搭建方案及路徑。方法 本研究數(shù)據(jù)來源于美國重癥監(jiān)護醫(yī)學信息數(shù)據(jù)庫(MIMIC)-Ⅳ2.0。以創(chuàng)傷重癥患者院內(nèi)結局為預測目標，使用長短時記憶(LSTM)和門控循環(huán)單元(GRU)2種RNN算法分別在4、6和8 h時間窗下訓練動態(tài)預測模型。使用靈敏度、特... ... （共9頁）